将贝叶斯信念状态蒸馏到语言模型中以实现可审计的谈判

针对端到端大语言模型在谈判中对手信念隐式且难 inspect 的问题，本文提出 BOND 框架。该方法利用基于 LLM 的贝叶斯教师模型计算对话上下文的后验概率，并将其蒸馏至较小的 8B 学生模型，使其能输出明确的归一化信念文本。实验表明，该学生在 CaSiNo 数据集上优于最先进方法，显著提升了信念校准度与可审计性，揭示了信念与动作间的耦合关系，实现了透明化的决策过程。